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        合肥工業(yè)大學(xué)專(zhuān)利技術(shù)

        合肥工業(yè)大學(xué)共有22371項(xiàng)專(zhuān)利

        • 本發(fā)明涉及肉加工技術(shù)領(lǐng)域,提供一種用于發(fā)酵肉加工的腌制風(fēng)干成熟發(fā)酵庫(kù)及方法,庫(kù)體內(nèi)設(shè)有發(fā)酵腔,發(fā)酵腔設(shè)有入口和出口,入口和出口分別設(shè)有自動(dòng)門(mén),自動(dòng)門(mén)一側(cè)固定連接有連接桿,連接桿穿過(guò)一長(zhǎng)孔后與第一直線引動(dòng)器連接;自動(dòng)門(mén)上設(shè)有電磁鐵,電磁鐵...
        • 本發(fā)明提供了一種2,2?二烴基脂肪腈連續(xù)合成工藝及系統(tǒng),利用原料混合設(shè)備制備脂肪腈?鹵代烴混合溶液,利用金屬堿混合設(shè)備制備金屬堿?催化劑混合溶液,原料金屬堿為粉體形式;利用多級(jí)反應(yīng)設(shè)備串連進(jìn)行連續(xù)反應(yīng),由原料混合設(shè)備與金屬堿混合設(shè)備以連...
        • 本發(fā)明涉及線束布局優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了基于混合整數(shù)非線性規(guī)劃模型的汽車(chē)線束布局優(yōu)化方法,包括采集目標(biāo)汽車(chē)的線束插頭形狀、邊界點(diǎn)坐標(biāo)、圖形面積及穿孔基礎(chǔ)參數(shù);將采集的線束插頭形狀標(biāo)準(zhǔn)化為覆蓋所有插頭邊界點(diǎn)的規(guī)則幾何體;構(gòu)建混合整數(shù)非線性規(guī)...
        • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)與智能駕駛安全技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種駕駛員疲勞駕駛智能檢測(cè)方法,包括以下步驟:步驟1,構(gòu)建駕駛員圖像數(shù)據(jù)集:采集多角度、不同光照條件的駕駛員圖像,將圖像劃分為疲勞駕駛與正常駕駛兩類(lèi),按8:1:1的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證...
        • 本發(fā)明適用于真空測(cè)量設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于Transformer的電容薄膜真空計(jì)疲勞預(yù)測(cè)系統(tǒng),包括:利用數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)同步采集電容薄膜規(guī)在循環(huán)壓力和溫度下的多維時(shí)序數(shù)據(jù);對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并采用滑動(dòng)窗口法構(gòu)建訓(xùn)練樣本;將樣本輸入至基于...
        • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于條件擴(kuò)散模型的數(shù)字人姿態(tài)動(dòng)作生成方法,涉及姿態(tài)動(dòng)作生成技術(shù)領(lǐng)域,在訓(xùn)練過(guò)程中,利用編碼器將姿態(tài)序列編碼為潛在表示;對(duì)潛在表示進(jìn)行隨機(jī)掩碼,得到掩碼潛在表示;對(duì)潛在表示進(jìn)行前向擴(kuò)散逐步添加噪聲,得到噪聲表示;將噪聲表示...
        • 本發(fā)明公開(kāi)了一種具有氣體選擇性和pH/濕度雙響應(yīng)的智能氣調(diào)包裝膜及其制法與應(yīng)用。所述制法包括:將百里酚乳液與氧化石墨烯分散液混合并于室溫避光攪拌反應(yīng),制得氧化石墨烯?百里酚;將殼聚糖溶于乙酸水溶液,之后加入氧化石墨烯?百里酚、增塑劑進(jìn)行...
        • 本發(fā)明涉及一種防直通的改進(jìn)型heric逆變器拓?fù)潆娐罚ㄖ绷鱾?cè)電壓UDC,其正極分別與電容CDC的正極、功率管S1的集電極、功率管S2的集電極相連,二極管D5的陽(yáng)極與功率管S6的發(fā)射極相連,電感L1的另一端分別與功率管S5的集電極、電...
        • 本發(fā)明涉及光伏建筑設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,基于機(jī)器學(xué)習(xí)的柔性光伏建筑一體化設(shè)計(jì)優(yōu)化系統(tǒng),步驟如下:S1:數(shù)據(jù)獲取步驟,S2:建立數(shù)字化建筑模型步驟;S3:光伏建筑的結(jié)構(gòu)安全校核;S4:光伏建筑性能計(jì)算校核:S5:智能優(yōu)化步驟:利用多目標(biāo)優(yōu)化算法迭...
        • 本發(fā)明公開(kāi)了一種多永磁同步電機(jī)的位置同步控制器的構(gòu)建方法,包括以下步驟:S1、建立N臺(tái)永磁同步電機(jī)組成的用多永磁同步電機(jī)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型;S2、將參數(shù)未知條件下的多永磁同步電機(jī)位置同步和干擾抑制問(wèn)題描述為一個(gè)多智能體系統(tǒng)的協(xié)作式魯棒輸出調(diào)...
        • 本發(fā)明公開(kāi)了一種機(jī)械設(shè)計(jì)制造強(qiáng)度檢測(cè)裝置,涉及機(jī)械制造技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括底座,底座上方滑動(dòng)連接有移動(dòng)板,移動(dòng)板上方滑動(dòng)連接有放置板上方設(shè)置有固定機(jī)構(gòu),固定機(jī)構(gòu)用于對(duì)零部件進(jìn)行夾持固定,底座通過(guò)連接桿固定安裝有頂板,頂板固定安裝有驅(qū)動(dòng)氣...
        • 本發(fā)明提供了一種智能進(jìn)氣格柵結(jié)構(gòu)、控制方法及系統(tǒng),涉及空氣動(dòng)力學(xué)技術(shù)領(lǐng)域,一種智能進(jìn)氣格柵結(jié)構(gòu),包括:格柵框架,所述格柵框架安裝于車(chē)輛前部,用于支撐進(jìn)氣格柵組件;多個(gè)可轉(zhuǎn)動(dòng)的格柵葉片,所述格柵葉片成組排列并通過(guò)鉸接方式樞接于所述格柵框架...
        • 本發(fā)明公開(kāi)了一種車(chē)載用滑移顯示面板測(cè)試系統(tǒng)及方法,本發(fā)明涉及電子器件測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域,用于評(píng)估顯示面板的功耗與亮度性能是否達(dá)標(biāo);首先,對(duì)多塊正常顯示面板進(jìn)行灰階區(qū)間測(cè)試,記錄各面板的功耗參數(shù)并擬合出灰階?功耗波動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)曲線;其次,對(duì)待測(cè)面板重...
        • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于內(nèi)模的永磁同步電機(jī)自適應(yīng)位置控制方法,屬于電機(jī)控制領(lǐng)域。該方法首先建立永磁同步電機(jī)在坐標(biāo)系下的數(shù)學(xué)模型,將干擾頻率未知條件下的位置跟蹤控制問(wèn)題描述為一個(gè)自適應(yīng)位置跟蹤控制問(wèn)題;隨后通過(guò)構(gòu)造內(nèi)模將其轉(zhuǎn)化為自適應(yīng)調(diào)節(jié)問(wèn)題...
        • 本發(fā)明公開(kāi)了一種黃精NADES提取液及其制備方法和應(yīng)用,屬于農(nóng)產(chǎn)品精深加工技術(shù)領(lǐng)域,一種黃精NADES提取液的制備方法,包括以下步驟:將黃精粉與天然低共熔溶劑混合,并采用超聲進(jìn)行輔助,再離心制備得到所述黃精NADES提取液;所述天然低共...
        • 本發(fā)明公開(kāi)了一種可變形智能養(yǎng)老輪椅機(jī)器人,涉及醫(yī)療器械與康復(fù)工程技術(shù)領(lǐng)域,底座的下端設(shè)有底座輪子,人體支撐框架活動(dòng)安裝于底座上,且底座調(diào)節(jié)模塊的兩端分別連接底座和人體支撐框架的背面,底座調(diào)節(jié)模塊能夠在控制模塊的控制下帶動(dòng)人體支撐框架相較...
        • 本發(fā)明公開(kāi)了一種發(fā)酵香腸源活性肽及其制備方法與在制備防治酒精性肝損傷的藥物中的應(yīng)用,屬于生物醫(yī)藥技術(shù)領(lǐng)域。該發(fā)酵香腸源活性肽其氨基酸序列包括WLKLRPILK、RGPPRPRPAPA中的一種或多種。有益效果:本發(fā)明方法能在較短的時(shí)間內(nèi)從...
        • 本發(fā)明公開(kāi)了一種中空氮摻雜碳包覆Ni3ZnC0.7異質(zhì)納米粒子催化劑及其制備方法,所述方法包括以下步驟:(1)將鋅鹽、聚苯乙烯微球采用溶劑溶解反應(yīng),形成懸濁液A;(2)將二甲基咪唑溶液、鎳鹽溶液加入懸濁液A中,在水浴鍋中充分混合反應(yīng),靜...
        • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的海陸交互相頁(yè)巖含氣量測(cè)井預(yù)測(cè)方法,方法包括:獲得同一采樣深度的頁(yè)巖氣儲(chǔ)層測(cè)井參數(shù);利用方差膨脹因子方法執(zhí)行對(duì)所述測(cè)井參數(shù)的預(yù)處理,以確定目標(biāo)測(cè)井參數(shù);構(gòu)建基于粒子群優(yōu)化的隨機(jī)森林初始模型,并以均方根誤差作為...
        • 本發(fā)明公開(kāi)了一種分群與樹(shù)模型先驗(yàn)融合的圖對(duì)比學(xué)習(xí)信用評(píng)分優(yōu)化方法,包括:S1.獲取用戶信用數(shù)據(jù)集,提取指定多維信用特征;S2.將用戶分割為多個(gè)具有相似行為模式的子群體;S3.構(gòu)建決策樹(shù)葉節(jié)點(diǎn)共現(xiàn)相似度指標(biāo),根據(jù)樣本在節(jié)點(diǎn)中的共現(xiàn)頻率建立...